[发明专利]基于改进Sobel算子的人脸速写系统和轮廓提取方法

说明书

本发明公开了一种基于改进Sobel算子的人脸速写系统和轮廓提取方法，该系统包括图像采集模块、图像处理模块、控制信息转化模块、执行模块；系统采集到人脸信息后转化为灰度图像，通过与改进的Sobel算子卷积运算得到梯度图像，然后对所述梯度图像依次进行初步边缘细化，二值化，得到二值化图像，对所述二值化图像先剔除噪点及短线条，然后进行最终边缘细化操作，得到处理后图像；将其转化为步进电机驱动脉冲，控制步进电机转动，带动画笔移动，完成人脸速写。

技术领域

本发明涉及一种智能人脸速写系统，尤其涉及的是一种基于改进Sobel算子的人脸速写系统。

背景技术

速写在美术学科中而言是一种快速的写生技巧，绘画者需要提前学习相关的绘画理论知识与专业技能，花费大量的准备时间以及观察时间，不仅身心疲惫，效率更是低下。与人工速写相比，机器速写不需要人工速写所需要的大量准备时间，机器手臂只需在事先设定好的程序下运行，在极短的时间内便能自动、快速的完成一幅幅生动、逼真的人脸速写图，但现有技术在应用过程中存在以下缺点：第一，机器速写存在复杂的图像处理过程，较大的运算量导致速写前期等待时间较长；第二，提取出的人脸轮廓受图像处理算法的影响，容易包含多余的线条，导致速写结果不够逼真；第三，因其运算复杂，使其在嵌入式平台上运行变得较为困难。

发明内容

技术问题：本发明提供一种可自动快速的基于改进Sobel算子的人脸速写系统。

技术方案：本发明的基于改进Sobel算子的人脸速写系统，包括图像采集模块，通过摄像头采集并提取包含人脸的原始图像；

图像处理模块，用以将摄像头采集的原始图像转化为灰度图像，并进行人脸轮廓的提取，具体为：将所述灰度图像与改进的Sobel算子作平面卷积，得到梯度图像，然后对所述梯度图像依次进行初步边缘细化，二值化，得到二值化图像，对所述二值化图像先剔除噪点及短线条，然后进行最终边缘细化操作，得到处理后图像；

控制信息转化模块，用以确定处理后图像中每个黑色像素点的矢量信息，确定每次绘制的起始点，并转化为步进电机驱动脉冲；

执行模块，用以根据控制信息转化模块给出的步进电机脉冲信号，控制步进电机转动，带动画笔移动，完成人脸速写。

进一步的，本发明系统中，所述改进的Sobel算子为：

进一步的，本发明系统中，所述摄像头为黑白摄像头，采集并提取的原始图像即为灰度图像。

进一步的，本发明系统中，所述摄像头为彩色摄像头，采集并提取的原始图像为彩色图像，图像处理模块通过公式Y＝0.299R+0.587G+0.114B将彩色图像转化为灰度图像，其中R、G、B分别代表彩色图像中红色、绿色、蓝色三个通道的颜色，Y为转换后灰度图像。

进一步的，本发明系统中，所述图像采集模块采用DMA方式采集包含人脸的原始图像。

进一步的，本发明系统中，所述图像处理模块采用最大梯度法进行初步边缘细化，具体为：找出梯度图像中任一像素点八邻域中的最大梯度值，将其乘以梯度系数后与该像素点作比较，若大于该像素点梯度值，则剔除该像素点，否则保留该像素点；

图像处理模块采用遍历法进行最终边缘细化，具体为：按照自上而下逐行，每行中从左到右逐个元素，遍历剔除噪点及短线条后的二值化图像中像素点，以同一行中是否连续来对黑色像素点进行分组，连续排列的黑色像素点和单独的一个黑色像素点均独立成组，若一个分组中的黑色像素点个数大于极限数，则保留该组黑色像素点，否则剔除该组中全部黑色像素点，其中，极限数C＝a*W，a为极限系数，W为图像宽度。